import java.util.Stack;


public class Sort {

    /**
     * 时间复杂度：
     *    最坏情况下：O(n^2)  5   4   3   2   1
     *    最好情况下：O(n)   当数据越有序 排序越快   1  2  3  4  5
     *    适用于：待排序序列  已经基本上趋于有序了！
     * 空间复杂度：
     *    O(1)
     * 稳定性：
     *    稳定的
     * @param array
     */
    public static void insertSort(int[] array) {
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-1;
            for (; j >= 0 ; j--) {
                //这里加不加等号  和稳定有关系
                // 但是：本身就是一个稳定的排序 可以实现为不稳定的排序
                // 但是 本身就是一个不稳定的排序 是不可能变成一个稳定的排序的
                if(array[j] > tmp) {
                    array[j+1] = array[j];
                }else {
                    //array[j+1] = tmp;
                    break;
                }
            }
            array[j+1] = tmp;
        }
    }

    //希尔排序
    public static void shellSort(int[] array) {
        int gap = array.length;
        while (gap > 1) {
            gap /= 2;
            shell(array,gap);
        }
    }

    /**
     * 对每组进行插入排序
     * @param array
     * @param gap
     */
    public static void shell(int[] array,int gap) {
        for (int i = gap; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-gap;
            for (; j >= 0 ; j-=gap) {
                //这里加不加等号  和稳定有关系
                // 但是：本身就是一个稳定的排序 可以实现为不稳定的排序
                // 但是 本身就是一个不稳定的排序 是不可能变成一个稳定的排序的
                if(array[j] > tmp) {
                    array[j+gap] = array[j];
                }else {
                    //array[j+1] = tmp;
                    break;
                }
            }
            array[j+gap] = tmp;
        }
    }

    private static void swap(int[] array,int i,int j) {
        int tmp = array[i];
        array[i] = array[j];
        array[j] = tmp;
    }
    /**
     * 选择排序：
     * 时间复杂度：O(n^2)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定的排序
     * @param array
     */
    public static void selectSort(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int minIndex = i;
            for (int j = i+1; j < array.length; j++) {
                if(array[j] < array[minIndex]) {
                    minIndex = j;
                }
            }
            swap(array,i,minIndex);
        }
    }

    public static void selectSort2(int[] array) {
        int left = 0;
        int right = array.length-1;
        while (left < right) {
            int minIndex = left;
            int maxIndex = left;
            for (int i = left+1; i <= right ; i++) {
                if(array[i] < array[minIndex]) {
                    minIndex = i;
                }
                if(array[i] > array[maxIndex]) {
                    maxIndex = i;
                }
            }
            swap(array,minIndex,left);
            //防止 第一个是最大值 ，如果和最小的一换，最大值就跑到了原来最小值的位置
            if(maxIndex == left) {
                maxIndex = minIndex;
            }
            swap(array,maxIndex,right);
            left++;
            right--;
        }
    }

    private static void createHeap(int[] array) {
        for (int parent = (array.length-1-1)/2; parent >= 0 ; parent--) {
            siftDown(array,parent,array.length);//alt+enter
        }
    }

    private static void siftDown(int[] array,int parent, int length) {
        int child = 2*parent + 1;
        while (child < length) {
            if(child+1 < length && array[child] < array[child+1]) {
                child++;
            }
            if(array[child] > array[parent]) {
                swap(array,child,parent);
                parent = child;
                child = 2*parent+1;
            }else {
                break;
            }
        }
    }

    /**
     * 时间复杂度：O(N*logN)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定的排序
     * @param array
     */
    public static void heapSort(int[] array) {
        createHeap(array);
        int end = array.length-1;
        while (end > 0) {
            swap(array,0,end);
            siftDown(array,0,end);
            end--;
        }
    }

    /**
     * 时间复杂度：O(N^2)
     *    如果加了优化：最好情况下 可以达到O(n)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：稳定的排序
     *
     * 优化：
     *   每一趟都需要判断 上一趟 有没有交换
     * @param array
     */
    public static void bubbleSort(int[] array) {
        //i代表的是趟数
        for (int i = 0; i < array.length-1; i++) {
            boolean flg = false;
            //j来比较 每个数据的大小
            for (int j = 0; j < array.length-1-i; j++) {
                if(array[j] > array[j+1]) {
                    swap(array,j,j+1);
                    flg = true;
                }
            }
            if(!flg) {
                break;
            }
        }
    }

    /**
     * 快速排序-》
     * 时间复杂度：
     *       最好的情况下：O(N*logN)
     *       最坏情况下：O(N^2) 逆序/有序
     * 空间复杂度：
     *       最好的情况下：O(logN)
     *       最坏情况下：O(N) 逆序/有序
     * 稳定性：不稳定
     * @param array
     */
    public static void quickSort(int[] array) {
        quick(array,0,array.length-1);
    }

    /**
     * 求中位数的下标
     * @param array
     * @param left
     * @param right
     * @return
     */
    private static int middleNum(int[] array,int left,int right) {
        int mid = (left+right)/2;
        if(array[left] < array[right]) {
            if(array[mid] < array[left]) {
                return left;
            }else if(array[mid] > array[right]) {
                return right;
            }else {
                return mid;
            }
        }else {
            //array[left] > array[right]
            if(array[mid] < array[right]) {
                return right;
            }else if(array[mid] > array[left]) {
                return left;
            }else {
                return mid;
            }
        }
    }

    public static void insertSort(int[] array,int left,int right) {
        for (int i = left+1; i <= right; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-1;
            for (; j >= left ; j--) {
                if(array[j] > tmp) {
                    array[j+1] = array[j];
                }else {
                    break;
                }
            }
            array[j+1] = tmp;
        }
    }
    private static void quick(int[] array,int start,int end) {
        if(start >= end) {
            return;
        }
        //System.out.println("start: "+start +" end: "+end);
        if(end - start + 1 <= 15) {
            insertSort(array, start, end);
            return;
        }

        //1 2 3 4 5 6 7
        int index = middleNum(array,start,end);
        swap(array,index,start);
        //4 2 3 1 5 6 7

        int pivot = partition(array,start,end);
        quick(array,start,pivot-1);
        quick(array,pivot+1,end);
    }

    /**
     * 思考2个问题：
     * 1. array[right] >= tmp 等于号
     * 2. 为什么从右边开始而不是从左边开始
     * @param array
     * @param left
     * @param right
     * @return
     */
    private static int partitionHoare(int[] array, int left, int right) {
        int tmp = array[left];
        int i = left;
        while (left < right) {
            // 单独的循环 不能一直减到超过最左边的边界
            while (left < right && array[right] >= tmp) {
                right--;
            }

            while (left < right && array[left] <= tmp) {
                left++;
            }
            swap(array,left,right);
        }
        swap(array,i,left);
        return left;
    }

    /**
     * 挖坑法
     * @param array
     * @param left
     * @param right
     * @return
     */
    private static int partitionHole(int[] array, int left, int right) {
        int tmp = array[left];
        while (left < right) {
            // 单独的循环 不能一直减到超过最左边的边界
            while (left < right && array[right] >= tmp) {
                right--;
            }
            array[left] = array[right];

            while (left < right && array[left] <= tmp) {
                left++;
            }
            array[right] = array[left];
        }
        array[left] = tmp;
        return left;
    }


    /**
     * 前后指针法：
     *  总结：
     *  1. Hoare
     *  2. 挖坑法
     *  3. 前后指针法
     *  这3种方式  每次划分之后的前后顺序 有可能是不一样的
     * @param array
     * @param left
     * @param right
     * @return
     */
    private static int partition(int[] array, int left, int right) {
        int prev = left ;
        int cur = left+1;
        while (cur <= right) {
            if(array[cur] < array[left] && array[++prev] != array[cur]) {
                swap(array,cur,prev);
            }
            cur++;
        }

        swap(array,prev,left);
        return prev;
    }



    public static void quickSortNor(int[] array) {
        int start = 0;
        int end = array.length-1;
        Stack<Integer> stack = new Stack<>();
        int pivot = partitionHoare(array,start,end);
        if(pivot > start+1) {
            stack.push(start);
            stack.push(pivot-1);
        }
        if(pivot+1 < end) {
            stack.push(pivot+1);
            stack.push(end);
        }
        while (!stack.isEmpty()) {
            end = stack.pop();
            start = stack.pop();
            pivot = partitionHoare(array,start,end);
            if(pivot > start+1) {
                stack.push(start);
                stack.push(pivot-1);
            }
            if(pivot+1 < end) {
                stack.push(pivot+1);
                stack.push(end);
            }
        }
    }


    /**
     * 时间复杂度：O(N*logN)
     * 空间复杂度：O(logN)
     * 稳定性：稳定的排序
     * 目前为止3个稳定的排序：直接插入排序、冒泡排序、归并排序
     * @param array
     */
    public static void mergeSort(int[] array) {
        mergeSortFun(array,0,array.length-1);
    }

    private static void mergeSortFun(int[] array,int start,int end) {
        if(start >= end) {
            return;
        }
        int mid = (start+end)/2;
        mergeSortFun(array,start,mid);
        mergeSortFun(array,mid+1,end);
        //合并
        merge(array,start,mid,end);
    }

    private static void merge(int[] array, int left, int mid, int right) {
        int s1 = left;//可以不定义，这样写为了好理解
        int e1 = mid;//可以不定义，这样写为了好理解
        int s2 = mid+1;
        int e2 = right;//可以不定义，这样写为了好理解
        //定义一个新的数组
        int[] tmpArr = new int[right-left+1];
        int k = 0;//tmpArr数组的下标
        //同时满足 证明两个归并段 都有数据
        while (s1 <= e1 && s2 <= e2) {
            if(array[s1] <= array[s2]) {
                tmpArr[k++] = array[s1++];
            }else {
                tmpArr[k++] = array[s2++];
            }
        }
        while (s1 <= e1) {
            tmpArr[k++] = array[s1++];
        }
        while (s2 <= e2) {
            tmpArr[k++] = array[s2++];
        }
        //把排好序的数据 拷贝回原来的数组array当中
        for (int i = 0; i < tmpArr.length; i++) {
            array[i+left] = tmpArr[i];
        }
    }


    /**
     * 非递归实现归并排序
     * @param array
     */
    public static void mergeSortNor(int[] array) {
        int gap = 1;//每组几个数据
        while (gap < array.length) {
            for (int i = 0; i < array.length; i = i+gap*2) {
                int left = i;
                int mid = left+gap-1;//可能会越界

                int right = mid+gap;//可能会越界

                if(mid >= array.length) {
                    mid = array.length-1;
                }
                if(right >= array.length) {
                    right = array.length-1;
                }
                merge(array,left,mid,right);
            }
            gap*=2;
        }
    }


    /**
     * 计数排序的场景：
     * 指定范围内的数据
     * 时间复杂度： O(MAX(N,范围))
     * 空间复杂度：O(范围)
     * 稳定性：稳定的排序
     * @param array
     */
    public static void countSort(int[] array) {
        //求数组的最大值 和 最小值  O(N)
        int minVal = array[0];
        int maxVal = array[0];
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            if(array[i] < minVal) {
                minVal = array[i];
            }
            if(array[i] > maxVal) {
                maxVal = array[i];
            }
        }
        //确定计数数组的 长度
        int len = maxVal - minVal + 1;
        int[] count = new int[len];
        //遍历array数组 把数据出现的次数存储到计数数组当中   O(N)
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            count[array[i]-minVal]++;
        }
        //计数数组已经存放了每个数据出现的次数
        //遍历计数数组 把实际的数据写回array数组  O(范围)
        int index = 0;
        for (int i = 0; i < count.length; i++) {
            while (count[i] > 0) {
                //这里需要重写写回array 意味着得从array的0位置开始写
                array[index] = i+minVal;
                index++;
                count[i]--;
            }
        }
    }
}
